Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python
Diogo Costa (PhD, MSc)
Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific
Kontinuierliche Modelle
Laufen in festen Zeitschritten
Zeit ist eine Dummy-Variable
Verwendung von Zeit-for-Schleifen
for t in range(time_range):
Ereignisdiskrete Modelle
Laufen in variablen Zeitschritten
Zeit ist eine Zustandsvariable
Nutzt oft while-Schleifen
while (time < 365):
time += process_duration
Beispiel: Taxiunternehmen-Modell
while (time < 10):
# Prozess 1
time_duration_1 = manage_requests()
time += time_duration_1
# Prozess 2
time_duration_2 = dispatch_taxi()
time += time_duration_2
Endbedingung
while (time < 10)
Beispiel: Taxiunternehmen-Modell
while (time < 10):
# Prozess 1
time_duration_1 = manage_requests()
time += time_duration_1
# Prozess 2
time_duration_2 = dispatch_taxi()
time += time_duration_2
Uhr
time += time_duration_1
time += time_duration_2
time verfolgt die aktuelle SimulationszeitBeispiel: Taxiunternehmen-Modell
while (time < 10):
# Prozess 1
time_duration_1 = manage_requests()
time += time_duration_1
# Prozess 2
time_duration_2 = dispatch_taxi()
time += time_duration_2
Zustandsvariable
time
Zeit zwischen Anruf und Absetzen verkürzen
Variablen, die Ausgaben und Effizienz des Systems beschreiben
Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python